[发明专利]程序批量刷单鉴别方法、装置、存储介质及服务器

权利要求书

1.一种基于手机信息熵分析的程序批量刷单鉴别方法，其特征在于，所述方法包括：

在虚拟商品交易平台上的数据库内按照预设商户选取一定连续的时间范围内的订单数据；

对所述订单数据进行信息提取处理，获得所述订单数据中的手机号字段；

对所述手机号字段进行特征分析，获得所述手机号字段中三个特征，其中所述手机号字段中三个特征包括网络识别号、归属地和用户号码；

对所述手机号字段中三个特征进行信息熵计算，获得手机号字段中三个特征的信息熵；

基于所述手机字段中的三个特征信息熵判断是否存在程序批量刷单。

2.根据权利要求1所述的程序批量刷单鉴别方法，其特征在于，所述订单数据的数量至少为100单。

3.根据权利要求1所述的程序批量刷单鉴别方法，其特征在于，所述对所述订单数据进行信息提取处理，获得所述订单数据中的手机号字段，包括：

基于NLP分析模型对所述订单数据进行信息提取分析处理，并提取所述订单数据中的手机号字段，获得所述订单数据中的手机号字段。

4.根据权利要求1所述的程序批量刷单鉴别方法，其特征在于，所述对所述手机号字段进行特征分析，获得所述手机号字段中三个特征，包括：

按照预设的拆分规则对所述手机号字段进行数字段拆分处理，获得拆分后的三个数字段数据；

利用拆分后的三个数字段数据分别在对应的数据库内进行特征匹配，获得所述手机号字段中三个特征；

其中，所述手机号字段中三个特征包括网络识别号、归属地和用户号码；所述预设的拆分规则为将所述手机号字段由左向右依次拆分为第一数字段、第二数字段和第三数字段；所述第一数字段包括3位数字；所述第二数字段和第三数字段分别包括4为数字。

5.根据权利要求1所述的程序批量刷单鉴别方法，其特征在于，所述信息熵计算的计算公式如下：

其中，n表示该特征包含的不同取值数量；p_i表示第i个取值在该特征中出现的概率；该公式中的对数函数的底数根据对应的特征进行设定，其中，当n表示网络识别号时，对数函数的底数为网络识别号的号段数量；当n表示归属地时，对数函数的底数为城市数量；当n为用户号码时，对数函数的底数为10000和订单数据中的最小值。

6.根据权利要求5所述的程序批量刷单鉴别方法，其特征在于，所述对所述手机号字段中三个特征进行信息熵计算，获得手机号字段中三个特征的信息熵，包括：

将所述手机号字段中的三个特征代入信息熵计算的计算公式中进行信息熵计算，获得手机号字段中三个特征的信息熵；

其中，网络识别号信息熵接近或大于1，则网络识别号分布过于随机分散；归属地信息熵接近或大于1，则归属地分布过于随机分散；网络识别号信息熵接近0，则网络识别号分布过于集中；归属地信息熵接近0，则归属地分布过于集中；用户号码信息熵接近0，则用户号码分布过于集中。

7.根据权利要求1所述的程序批量刷单鉴别方法，其特征在于，所述基于所述手机字段中的三个特征信息熵判断是否存在程序批量刷单，包括：

基于预先计算的多个自有商户和可信商户的订单数据的三个特征信息熵，获得可信三个特征信息熵；

将所述可信三个特性信息熵作为所述手机字段中的三个特性信息熵中的各特征信息熵接近0或者接近1的阈值标准进行是否在程序批量刷单的判断。